运行python程序执行  saver.restore(sess,"E:/pythonFile/untitled/deepLearning/model/model.ckpt")  出行错误,下面报错是 NotFoundError (see above for traceback): Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files for E:/pythonFile/untitle

1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

环境:11.2.0.4.0 升 11.2.0.4.8 后测试 背景:oracle 的db_link会导致实例间SCN同步,SCN增长速度过快则会产生错误: 方案:oracle官方推荐升级版本,但升级之后该问题依然存在. 新创建orcl11g库-------------------------------------------------------SQL> alter user scott identified by tiger account unlock;SQL> grant creat

x = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.placeholder(tf.float32) w = tf.Variable(tf.zeros([1, 1], dtype=tf.float32)) b = tf.Variable(tf.ones([1, 1], dtype=tf.float32)) y_hat = tf.add(b, tf.matmul(x, w)) ...more setup for optimization and what not... sav

解决tensorflow 的 Saver.restore()无法从本地读取变量的问题 最近做tensorflow 手写数字识别的时候遇到了一个问题,Saver的restore()方法无法从本地恢复变量,导致了每次都会重新训练. 原来代码 saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5) epoch = tf.Variable(0, name='epoch', trainable=False) sess = tf.Session() sess.run(tf.global_

Android junit实现多个Activity跳转测试 分类: Android Junit测试2011-11-14 16:49 1601人阅读 评论(2) 收藏 举报 androidjunitlayout测试单元测试exception 测试相关资源 让开发自动化: 用 Eclipse 插件提高代码质量http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-ap01117/index.html 代码测试覆盖率介绍:http://www.cnblogs.com/c

Net Manager测试连接测试没有成功,截图如下:

Xcode 使用 XCTest 做自动化测试,录制后在run UITest 的时候总是莫名报错,后来在方法执行前添加sleep()后,没有再出现错误,可能是xcode的一处BUG.

WebUploader是由Baidu WebFE(FEX)团队开发的一个简单的以HTML5为主,FLASH为辅的现代文件上传组件.在现代的浏览器里面能充分发挥HTML5的优势,同时又不摒弃主流IE浏览器,沿用原来的FLASH运行时,兼容IE6+,iOS 6+, android 4+.两套运行时,同样的调用方式,可供用户任意选用. 采用大文件分片并发上传,极大的提高了文件上传效率. 1.引用脚本及样式 <!--引入CSS--> <link rel="stylesheet"

Jmeter版本为3.1,以下只针对此版本进行测试说明: 1.打开Jmeter3.1: 启动命令路径:apache-jmeter-3.1\bin\jmeter.bat 2.测试步骤: 1.测试计划--右键添加--Threads--线程组 2.线程组--右键--http信息头管理器 输入Content-Type=application/json,表示接口请求的默认设置: 3.线程组--右键--http授权管理器 需要注意的是:基础URL中是登录页面请求地址,且不能以'/'结束,不然会有问题: 4.

rails项目中由于后期需求变化,需要在products数据库中增加一个字段来满足多国家商品的分类: rails g migration add_locale_to_products locale:string 完了之后,正常的web app操作均正常,但是末了测试时发生异常: rake test 打印出一大坨错误 :( ,进入test.sqlite3数据库中没有看到新增的字段.遂使用如下命令强制将数据库更改应用到test数据库: RAILS_ENV=test rake db:seed 但是还是

Unity游戏视窗控制台输出 本文提供全流程,中文翻译. Chinar 坚持将简单的生活方式,带给世人!(拥有更好的阅读体验 -- 高分辨率用户请根据需求调整网页缩放比例) Chinar -- 心分享.心创新!助力快速在 Game 视窗用 GUI 实现一个控制台的输出面板为新手节省宝贵的时间,避免采坑! Chinar 教程效果:(可打包后执行-便于调试) 1 Script -- 直接脚本挂载到空物 2 Print / Debug -- 打印输出 支持 May Be -- 搞开发,总有一天要做的事

写在前边 这阵子有点忙,开发一个微服务项目中读取配置文件的时候在本地测试是可以的,但是一到测试环境就报错,经查看发现是因为发布的时候是用的war包,使用java -jar xxx.war启动的,所以用当前类名.class.getResource("/路径")的方式拿到的是一个URL,其中,URL里有!,无法成功toURI. 出问题的代码: static { //静态加载公私钥到成员变量,减少开流 try { File privateKeyFile = new File(WebRTCSi

运行命令: sqoop import --connect "jdbc:mysql://x.x.x.x:3306/intelligent_qa_bms?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull"  --username root  --password xxxx  --query "select id,siteName,type,section,title

摘要:这篇文章将讲解TensorFlow如何保存变量和神经网络参数,通过Saver保存神经网络,再通过Restore调用训练好的神经网络. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十一.Tensorflow如何保存神经网络参数 丨[百变AI秀]>,作者: eastmount. 一.保存变量 通过tf.Variable()定义权重和偏置变量,然后调用tf.train.Saver()存储变量,将数据保存至本地"my_net/save_net.ckpt"文件中. # -*

在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 train.py,同时新建文件夹 logs 和文件夹 samples,前者用来保存训练过程中的日志和模型,后者用来保存训练过程中采样器的采样图片,在 train.py 中输入如下代码: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import os from read_data import * from utils import * from ops impo

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试,这是我们经常要做的事情.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数我们经常会用到,就是 max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型的个数,默认为5,即 max_to_keep=5,保存最近的5个模型.如果你想每训练一代(epoch)就想保存一次模型,则可以将 max_to_keep设置

一. LeNet-5 LeNet-5是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络. 卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息. 卷积层的参数较少,这也是由卷积层的主要特性即局部连接和共享权重所决定. LeNet-5共有7层,不包含输入,每层都包含可训练参数:每个层有多个Feature Map,每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个FeatureMap有多个神经元. 数据集:mnist train-images-idx3-ubyte 训练数据图像 (60,000